Gestión de Datos en Exploración y Producción de Hidrocarburos

República Bolivariana de Venezuela
Universidad Venezolana de los Hidrocarburos
Maestría de Gestión de Datos en Exploración y Producción
Arquitectura Empresarial en Exploración y Producción
INVESTIGACION CONCEPTUAL. GESTION DEL
DATO EN EXPLORACION Y PRODUCCION DE
HIDROCARBUROS
Prof. MSc. Cuervo, José
Discente:
Engelbert Moreno
11.773.602
Marzo de 2019
1-.DATOS LEGADOS
Un dato legado o heredado es aquel que ha quedado anticuado pero que sigue
siendo utilizado por el usuario o los sistemas de bases de datos (generalmente en
una organización o empresa) y no se quiere o no se puede reemplazar o actualizar
de forma sencilla.
Diversos factores internos y externos, económicos, de mercado, legales,
administrativos o políticas de organización, exigen cambios continuos en el negocio.
Estos cambios generan o modifican los requerimientos del sistema de información,
por lo que éste va sufriendo cambios conforme cambian los negocios. Por esta
razón, los sistemas heredados incorporan un gran número de actualizaciones
hechas a lo largo de su vida útil.
Muchas personas diferentes pueden haber estado involucradas en la realización
de estas modificaciones a lo largo del tiempo, y es inusual para cualquier usuario o
administrador del sistema tener un conocimiento completo del mismo, sobre todo
cuando éste tiene una cierta envergadura, esto sin tener en cuenta la inversión
horas/hombre requerida para capacitar a los trabajadores del área de sistemas
para familiarizarlos con el mismo y sean capaces de mantenerlo.
2-.GOLDEN RECORDS (Registros de Oro)
El Golden Record es el corazón de la gestión de datos maestros. Es un registro de
datos maestros uniendo todos los atributos relevantes de todas las fuentes de
datos disponibles. En otras palabras, es un super conjunto de todos los atributos
de todas las fuentes de datos.
Un Golden Record se administra en un repositorio central donde “data cleansing”
(limpieza de datos) y “data masking” (enmascaramiento de datos) garantizan su
calidad. La resolución de identidades organiza registros similares de diferentes
fuentes en un solo golden record. Los duplicados se evitan y el nivel de calidad de
los datos se eleva. Este registro de datos que todo lo abarca también contiene
enlaces a los registros de datos maestros en las diferentes fuentes de datos,
desde donde se originan los atributos.
Esto significa que cuando se realiza una actualización de un atributo en una fuente
de datos en particular, la misma actualización se realiza en todas las demás
fuentes pertinentes. Todos los datos disponibles se mantienen constantes en
todos los sitios, y como no tienen que ser movidos físicamente, no se almacenan
de forma redundante.
3-.DATOS MAESTROS Y DE REFERENCIA
Datos Maestros: Son conjuntos de datos clave que representan los elementos o
actores más importantes de una organización. Estos datos sirven para:
 Proporcionar un contexto confiable en los procesos que verifican la calidad
de las operaciones transaccionales.

También se usan como parte de los contenidos de los informes analíticos
para la toma de decisiones.
Esta definición quiere decir que los datos maestros (DM) deben contener registros
únicos y vigentes para proporcionar un contexto confiable a los procesos de la
organización y por lo tanto realizar la toma de decisiones con información correcta.
Con base en el DAMA los datos maestros se agrupan en: personas, cosas,
lugares y conceptos. Las personas pueden ser clientes, empleados y vendedores;
puede haber productos, almacenes u otros activos; los lugares hacen referencia a
oficinas y divisiones geográficas; y los conceptos se refieren a contratos, garantías
o licencias.
Datos de Referencia: Son las entidades que representan listas de valores válidos
para un dominio del negocio. Su definición puede realizarse al interior o de forma
externa cuando se emplean fuentes de proveedores ajenos a las organizaciones
Con base en el DAMA estos valores forman un conjunto acotado, a este conjunto
se le llama dominio de valores. Las reglas de negocio son las que determinan el
dominio de valores válidos para conformar a las entidades de referencia. La
importancia de los datos de referencia (DR) radica en que sin un significado de los
códigos del negocio la relación con otras entidades sería difícil de comprender.
Ejemplos de estos datos pueden ser:

Códigos únicos

Vocabularios o términos del negocio
4-.ACUERDOS DE NIVELES DE SERVICIO
El Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA en sus siglas en inglés) es un documento
firmado entre una un proveedor de servicios y sus clientes internos o externos que
documenta qué servicios proporcionará el proveedor y define los estándares de
servicio que el proveedor está obligado a cumplir. Esto puede hacerse en muchos
ámbitos, especialmente en la parte operacional de las empresas, y la logística es
de los apartados en los que resulta más habitual ver este tipo de acuerdos.
5-.MODELO DE DATOS
Es una serie de conceptos que puede utilizarse para describir un conjunto de
datos y las operaciones para manipularlos. Hay tres tipos de modelos de datos
básicos: los modelos conceptuales, los modelos físicos y los modelos lógicos.



Los modelos conceptuales se utilizan para representar la realidad a un alto
nivel de abstracción.
El modelo de datos físicos representa cómo se construirá el modelo en la
base de datos.
Un modelo de datos lógicos describe los datos con el mayor detalle posible,
independientemente de cómo se implementarán físicamente en la base de
datos.
6-.MODELADO DE DATOS
El modelado de datos es el proceso de documentar un diseño de sistema de
software complejo como un diagrama de fácil comprensión, usando texto y
símbolos para representar la forma en que los datos necesitan fluir. El diagrama
se puede utilizar como un mapa para la construcción de un nuevo software o para
la reingeniería de una aplicación antigua.
Tradicionalmente, los modelos de datos se han construido durante las fases de
análisis y diseño de un proyecto, para asegurar que los requisitos para una nueva
aplicación se entienden completamente.
7-ARQUITECTURA DE DATOS
Es el conjunto de especificaciones que definen los requisitos estratégicos de los
datos. Intenta describir la estructura, tanto física como lógica, que tienen los datos
dentro de una organización, es decir, cómo están interrelacionados. La base
teórica sobre la que se estructura es el Framework de Zachman, que explica lo
que hay que tener en cuenta para describir correctamente la arquitectura de datos
de una empresa y que establece que para que un dato quede bien definido han de
cubrirse las siguientes áreas:





Describir.
Definir las acciones.
Especificar qué componentes intervienen.
Identificar.
Seleccionar.
Al final, lo que hace esta función es describir los datos desde todos los puntos de
vista, es decir, actúa como un mapa que representa cómo y dónde están
localizados los datos en la empresa desde muchas perspectivas diferentes,
aportando también información acerca del ciclo de vida del dato, su recorrido, etc.
8-.DIFEFERNCIA ENTRE ARQUITECTURA DE DATOS Y ARQUITECTURA DE
TECNOLOGIA DE DATOS
Arquitectura De Tecnologías De La Información: Se refiere al estudio, análisis y
organización de los espacios informativos, así como la selección y presentación de
los datos en sistemas interactivos y no interactivos. El fin es promover la buena
"usabilidad" y ubicación en buscadores de dichos espacios, que pueden ser sitios
web, intranets, comunidades en línea, entre otros.
La principal diferencia es que la Arquitectura de Datos describe la estructura de los
datos físicos y lógicos de la organización y sus modelos de gestión, en cambio la
Arquitectura de Tecnología de Datos describe la estructura de hardware, software
y comunicaciones requeridas para dar soporte a la implantación de los sistemas
de información descrita en la Arquitectura de Datos.
9-.CICLO DE VIDA DEL DATO
Es una práctica basada en políticas que se encarga del flujo de los datos de los
sistemas de información a través de su ciclo de vida: desde la creación y el
almacenamiento inicial, hasta el momento cuando se convierte en obsoleto y es
eliminado. La gestión del ciclo de vida del dato se enfoca en asegurar el
cubrimiento del enmascaramiento, reducción, archivado, y generación (para
prueba) de los datos en la institución, soportando el nivel de autoservicio
comprometido. Esta gestión es una práctica basada en políticas que se encarga
del flujo de los datos de los sistemas de información a través de su ciclo de vida:
desde la creación y el almacenamiento inicial, hasta el momento cuando se
convierte en obsoleto y es eliminado. Adicionalmente, el ciclo de vida del dato es
uno de los ámbitos principales del gobierno del dato.
10-.GOBIERNO DE DATOS
La gobernabilidad de los datos consiste en la gestión de éstos, en pro de los
objetivos empresariales, y representa una convergencia de la calidad de datos,
gestión, políticas, gestión de procesos de negocio y gestión de riesgos, que
comprende el tratamiento de los datos de una organización.
Es el ejercicio de autoridad, control y toma de decisiones compartida
(planificación, vigilancia y aplicación) sobre la gestión de los activos de datos. Esto
supone que la organización debe considerar el dato como un activo, lo que tiene
un efecto de gran calado en su estrategia.
El gobierno del dato establece un marco de referencia, necesario para la
maximización del valor de la información disponible de forma transversal en toda
la organización a través de la definición de políticas, procedimientos y roles que
faciliten la gestión efectiva del ciclo de vida del dato.
11-.ENTIDAD
Las entidades representan cosas u objetos (ya sean reales o abstractos), que se
diferencian claramente entre sí. Algunos ejemplos de entidad son una sola
persona, un solo producto o una sola organización.
Tipo de entidad
Persona, organización, tipo de objeto o concepto sobre los que se almacena
información. Describe el tipo de la información que se está controlando.
Normalmente un tipo de entidad corresponde a una o varias tablas relacionadas
en la base de datos.
12-.ATRIBUTOS
Los atributos definen o identifican las características de entidad (es el contenido
de esta entidad). Cada entidad contiene distintos atributos, que dan información
sobre esta entidad. Estos atributos pueden ser de distintos tipos (numéricos, texto,
fecha...).
13-..DIFERENCIA ENTRE ESTANDAR, MEJOR PRÁCTICA Y MARCO DE
REFERENCIA
Un estándar es un documento que contiene un conjunto de especificaciones
técnicas de aplicación voluntaria, que ha sido construido a través de consenso y
que refleja la experiencia y las mejores prácticas en un área en particular.
Mejores prácticas: Conjunto de acciones que han sido implementadas con éxito en
varias organizaciones, siguiendo principios y procedimientos adecuados.
Las Mejores prácticas son un conjunto de acciones que han sido implementadas con
éxito en varias organizaciones, siguiendo principios y procedimientos adecuados.
El Marco de Referencia es un conjunto de acciones y métodos que se establecen
dentro de las áreas de tecnologías de la información regidas por la alta dirección y
a si mismo tiene la capacidad para ayudar a la toma de decisiones, además facilita
el desarrollo de nuevas estrategias para la organización que puedan dar resultados
positivos tanto internos como externos en la organización.
El Marco establece la estructura conceptual, define lineamientos, incorpora
mejores prácticas, estándares y traza una ruta de implementación para lograr una
administración más eficiente, coordinada y transparente, a través del fortalecimiento
de la gestión de las Tecnologías de la Información. El propósito final de este
Marco es habilitar la estrategia de gobierno en línea.
En síntesis, podemos decir que el Marco de referencia incluye una base de
conocimiento para que cada institución adopte las mejores prácticas de TI y
estructure su Arquitectura Empresarial, además para que, a partir de esta última,
realice una evaluación de sus tecnologías de la información respecto a su
estrategia, modelo operativo y modelo de gestión, teniendo en cuenta sus criterios
y objetivos particulares.
Para cada dominio existen instrumentos para implementarlos, entre ellos: Guías,
Estándares, Mejores prácticas y Herramientas o soluciones. La implementación
del marco de referencia debe ser gradual y depende del avance o estado en el
que se encuentra la institución. Como punto de partida para la implementación, la
institución debe realizar un diagnóstico de cómo se encuentra actualmente con
relación al cumplimiento de los lineamientos del Marco de Referencia y a partir de
este, iniciar un proceso de Arquitectura Empresarial que le permita cumplir con los
lineamientos.
14-SOLUCIONES DE DATOS
Son sistemas que permiten optimizar el tiempo con los recursos disponibles al
hacer posible la extracción, modificación, almacenamiento y selección de la
información en las bases de datos.
15-.REPLICACIÓN CONTROLADA DE DATOS
Es también conocida como la replicación basada en arreglos de discos. Fue una
de las primeras soluciones que se hicieron disponibles y es suministrada por
grandes empresas como HP, IBM, entre otros.
Una implementación de este tipo implica la utilización de varios subsistemas o
arreglos de discos de almacenamiento interconectado a través de una tubería de
datos o pipe. Por esta razón, es una solución que requiere la utilización de
recursos de almacenamiento homogéneos, pudiéndose esto traducir en costos
más elevados a los de otras soluciones
16-.REGLAS DE NEGOCIO
Una regla de negocio es una condición que se debe satisfacer cuando se realiza
una actividad de negocio. Una regla puede imponer una política de negocio, tomar
una decisión o inferir nuevos datos de datos existentes. Business Rules, por su
descripción en inglés) describe las políticas, normas, operaciones, definiciones y
restricciones presentes en una organización y que son de vital importancia para
alcanzar los objetivos misionales.
Características:









Las reglas de negocio deben ser:
Declarativas.
Atómicas.
Construidas de manera independiente y distinta.
Expresadas en lenguaje natural.
Orientadas al negocio.
Se deben expresar de manera que pueda ser validada su exactitud por el
personal conocedor del negocio.
Se deben expresar de manera que se pueda verificar recíprocamente su
coherencia.
Las lógicas formales, como la lógica de predicados, son fundamentales
para la expresión formal de reglas en términos de negocio, así como para
las tecnologías que implementan dichas reglas.
17-.REGLAS DE CONCORDANCIA
La concordancia se refiere a la correspondencia de variaciones o flexiones
gramaticales que debe haber entre dos o más palabras que forman parte de una
misma oración o frase. La regla general es que el sujeto y el verbo concuerden en
número y persona; el sustantivo y el adjetivo en número y género; el sustantivo y
el artículo en número y género.
18-.HERRAMIENTAS ETL
Extract, Transform and Load (Extraer, transformar y cargar por su traducción al
español) es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde
múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos,
data warehouse para analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un
proceso de negocio.
Son herramientas que aunque pueden variar en sus bases, el proceso en el cual
trabajan sigue siendo el mismo:
1. Extraer: Es la parte inicial y como lo dice en su nombre, es extraer tal cual
los datos que se van a utilizar. Los formatos de las fuentes normalmente se
encuentran en bases de datos relacionales o ficheros planos, pero pueden
incluir bases de datos no relacionales u otras estructuras diferentes. La
extracción convierte los datos a un formato preparado para iniciar el
proceso de transformación.
2. Transformar: En esta etapa se seleccionan, modifican y priorizan los datos
que se van a pasar a la última etapa, así como su nombre lo indica, los
datos se transforman de modo que dependiendo del modelo de negocios
que se vaya a trabajar, los datos puedan ser útiles y así tener una serie de
patrones fácil de manipular dependiendo del modelo de negocios
anteriormente mencionado.
3. Cargar: Es donde los datos ya “limpios” se llevan al sistema que se
encargará de procesarlos, ahí es donde entran las tecnologías del
datawarehouse, manteniendo el control de todos los registros que generen
los datos, sean útiles o no.
Funcionalidades de las ELT:
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
Control de la extracción de los datos y su automatización, disminuyendo el
tiempo empleado en el descubrimiento de procesos no documentados,
minimizando el margen de error y permitiendo mayor flexibilidad.
Acceso a diferentes tecnologías, haciendo un uso efectivo del hardware,
software, datos y recursos humanos existentes.
Proporcionar la gestión integrada del Data Warehouse y los Data Marts
existente, integrando la extracción, transformación y carga para la
construcción del Data Warehouse corporativo y de los Data Marts.
Uso de la arquitectura de metadatos, facilitando la definición de los objetos
de negocio y las reglas de consolidación.
Acceso a una gran variedad de fuentes de datos diferentes.
Manejo de excepciones.
Planificación, logs, interfaces a schedulers de terceros, que nos permitirán
llevan una gestión de la planificación de todos los procesos necesarios para
la carga del DW.
Interfaz independiente de hardware.
Soporte en la explotación del Data Warehouse.
Ejemplos de herramientas ETL:
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Ab Initio
Benetl
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

IBM Websphere DataStage (antes Ascential DataStage)
Microsoft IntegrationServices
Oracle WarehouseBuilder
Sybase
Syncsort: DMExpress.
Opentext (antes Genio, Hummingbird)
19-.OLAP (ON LINE ANALYTICAL PROCESSING)
OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line
Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo de la llamada
inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la
consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras
multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes
bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de
negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas
similares.
Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de
datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas,
patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes
complejos… etc. Este sistema es típico de los datamarts.


El acceso a los datos suele ser de sólo lectura. La acción más común es la
consulta, con muy pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones.
Los datos se estructuran según las áreas de negocio, y los formatos de los
datos están integrados de manera uniforme en toda la organización.


El historial de datos es a largo plazo, normalmente de dos a cinco años.
Las bases de datos OLAP se suelen alimentar de información procedente
de los sistemas operacionales existentes, mediante un proceso de
extracción, transformación y carga (ETL).
20-.DIFERENCIA ENTRE DATA WAREHOUSE Y DATA MARST
Un Data Warehouse es una base de datos corporativa en la que se integra
información depurada de las diversas fuentes que hay en la organización. Dicha
información debe ser homogénea y fiable, se almacena de forma que permita su
análisis desde muy diversas perspectivas, y que a su vez dé unos tiempos de
respuesta óptimos.
Un Data Mart es una copia de las transacciones específicamente estructurada
para la consulta y el análisis. Defiende por tanto una metodología Bottom-up a la
hora de diseñar un almacen de datos.
La diferencia de Data Warehouse y Data Mart es solamente en cuanto al alcance.
Mientras que un Data Warehouse es un sistema centralizado con datos globales
de la empresa y de todos sus procesos operacionales, un Data Mart es un
subconjunto temático de datos, orientado a un proceso o un área de negocio
específica. Debe tener una estructura óptima desde todas las perspectivas que
afecten a los procesos de dicha área. Es más, según Ralph Kimball, cada Data
Mart debe estar orientado a un proceso determinado dentro de la organización,
por ejemplo, a pedidos de clientes, a compras, a inventario de almacén, a envío de
materiales, etc.
Si optamos por una solución basada en Data Marts, hay algo muy importante a
tener en cuenta, no podemos volver a generar islas de información de las
diferentes áreas o procesos de negocio, sino que han de quedar totalmente
integradas para poder obtener siempre información coherente de toda
organización. Para ello nos apoyamos en el uso de un Bus Dimensional que no es
más que un esquema, habitualmente en forma de tabla, que representa los
diversos Data Marts y las diferentes dimensiones definidas en nuestra
organización
21-.CONTROL
OBJECTIVES
TECHNOLOGY (COBIT)
FOR
INFORMATION
AND
RELATED
Las siglas COBIT significan Objetivos de Control para Tecnología de Información y
Tecnologías relacionadas (Control Objectives for Information Systems and related
Technology). Representa el conjunto de elementos organizacionales (objetivos
estratégicos, departamentos, procesos, tecnología, personal, etc.) que describen a
la empresa y se relacionan entre sí garantizando la alineación desde los niveles
más altos (estratégicos) hasta los más bajos (operativos), con el fin de optimizar la
generación de productos y servicios que conforman la propuesta de valor
entregada a los clientes.
Es precisamente un modelo para auditar la gestión y control de los sistemas de
información y tecnología, orientado a todos los sectores de una organización, es
decir, administradores IT, usuarios y por supuesto, los auditores involucrados en el
proceso. También es un modelo de evaluación y monitoreo que enfatiza en el
control de negocios y la seguridad IT y que abarca controles específicos de IT
desde una perspectiva de negocios.
Se aplica a los sistemas de información de toda la empresa, incluyendo los
computadores personales y las redes. Está basado en la filosofía de que los
recursos TI necesitan ser administrados por un conjunto de procesos naturalmente
agrupados para proveer la información pertinente y confiable que requiere una
organización para lograr sus objetivos.
22-.LEY DE INFOGOBIERNO
El 21 de octubre de 2013 es promulgada en Gaceta Oficial La Ley de Infogobierno,
la cual establece la obligatoriedad del uso de tecnologías de información libres y
estándares abiertos a los poderes públicos nacionales, regionales y municipales, a
los institutos autónomos, universidades, organizaciones de base del poder
popular, asociaciones civiles y empresas del Estado, con el objetivo de mejorar la
transparencia del estado y garantizar la independencia tecnológica. Esta ley
deroga el decreto presidencial N° 3390, en donde se establecía el uso “prioritario”
de Software Libre en la Administración Pública Nacional. A continuación presento
una selección de los artículos que considero más relevantes.
En el primer artículo se define el objeto de la Ley de Infogobierno:
Artículo 1. Esta Ley tiene por objeto establecer los principios, bases y lineamientos
que rigen el uso de las tecnologías de información en el Poder Público y el Poder
Popular, para mejorar la gestión pública y los servicios que se prestan a las
personas; impulsando la transparencia del sector público; la participación y el
ejercicio pleno del derecho de soberanía; así como, promover el desarrollo de las
tecnologías de información libres en el Estado; garantizar la independencia
tecnológica; la apropiación social del conocimiento; así como la seguridad y
defensa de la Nación.
Finalidad de la Ley de Infogobierno
Artículo 3. Esta Ley tiene como fines:
1. Facilitar el establecimiento de relaciones entre el Poder Público y las personas a
través de las tecnologías de información.
2. Establecer las condiciones necesarias y oportunas que propicien la mejora
continua de los servicios que el Poder Público presta a las personas,
contribuyendo así en la efectividad, eficiencia y eficacia en la prestación de los
servicios públicos.
3. Universalizar el acceso de las personas a las tecnologías de información libres y
garantizar su apropiación para beneficio de la sociedad.
4. Garantizar el ejercicio de los derechos y el cumplimiento de los deberes de las
personas, a través de las tecnologías de información.
5. Promover el empoderamiento del Poder Popular a través de la generación de
medios de participación y organización de las personas, haciendo uso de las
tecnologías de información.
6. Garantizar la transparencia de la gestión pública, facilitando el acceso de las
personas a la información pública.
7. Apoyar el fortalecimiento de la democracia participativa y protagónica en la
gestión pública y el ejercicio de la contraloría social.
8. Contribuir en los modos de organización y funcionamiento del Poder Público,
apoyando la simplificación de los trámites y procedimientos administrativos que
éstos realizan.
9. Establecer los principios para la normalización y estandarización en el uso de
las tecnologías de información, a los sujetos sometidos a la aplicación de esta Ley.
10. Promover la adquisición, desarrollo, investigación, creación, diseño, formación,
socialización, uso e implementación de las tecnologías de información libres a los
sujetos sometidos a la aplicación de esta Ley.
11. Establecer las bases para el Sistema Nacional de Protección y Seguridad de la
Información, en los términos establecidos en la presente Ley y por otros
instrumentos legales que regulen la materia.
12. Fomentar la independencia tecnológica y con ello fortalecer el ejercicio de la
soberanía nacional, sobre la base del conocimiento y uso de las tecnologías de
información libres en el Estado.
23-.DIMENSIONES DE LA CALIDAD DE LOS DATOS
La calidad de los datos no se vislumbra a través de una sola mirada, para que los
datos tengan un nivel de calidad adecuado debe satisfacer diferentes aristas o
dimensiones que incluyen entre otras las siguientes:
1. Completitud: Los datos están completos y tienen la suficiente amplitud y
profundidad para soportar el proceso. Todas las instancias del negocio
existen.
2. Exactitud: Los datos tienen el nivel de detalle requerido para realizarla el
proceso de negocio.
3. Correctitud: Los datos están dentro del dominio de valores válidos y
cumplen las reglas del negocio.
4. Oportunidad: Los datos están debidamente actualizados para el proceso a
realizar.
5. Representación consistente: Los datos están presentados en el mismo
formato y son fáciles de manipular y utilizar en diferentes procesos.
6. Valor consistente: Los valores de datos que se refieren al mismo elemento
son iguales o consistentes.
7. Interpretabilidad: Los datos están representados en un lenguaje apropiado,
con símbolos, unidades y definiciones claras.